各向异性扩散算法的研究与改进

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图像增强是图像处理的一个重要组成部分.该文研究并讨论了一类图像增强算法,各向异性扩散算法.首先,文章介绍了基本的各向异性扩散算法和有偏的各项异性扩散算法.对于算法的物理模型,边缘停止函数以及两者各自的算法实现做了详细的描述.并通过一系列试验、实验结果说明了算法的基本性质和特点.在详细讨论了这两种既有算法的基础上,针对它们的缺陷,该文提出了两个改进算法,并同时证明了它们的收敛性质.第一个改进算法基于有偏各向异性扩散算法的物理模型,改进了边缘停止函数,使算法的平滑性能得到了进一步的改进,大幅度提高了算法的抗干扰能力.同时,较好的保留住了图像的区域信息.随后提出的双元素扩散算法则改进了原有的算法模型.通过两个扩散网络的竞争来获得体系的动态平衡.从而同时实现边缘增强和平滑的双重效果.并且,通过针对这两个新算法的性能实验和算法效果比较实验,证明这两个算法都是有效的.
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